IBM Planning Analytics (PA) vs Workday Adaptive Planning VS Anaplan

Que vous soyez une petite ou une grande entreprise, lorsqu’il s’agit de planifier le succès de votre organisation dans un monde imprévisible et axé sur les données, il y a de fortes chances que vous ayez dépassé les feuilles de calcul Excel et que vous recherchiez une planification et une analyse étendues (xP&A ) comme IBM Planning Analytics with Watson, Anaplan ou Workday Adaptive Planning.

Les facteurs indiquant que votre organisation est prête à passer à une solution logicielle xP&A sont:

  • Volume de données : Au fil du temps, vos données ont augmenté et vos feuilles de calcul ne peuvent pas gérer le volume de données.
  • Complexité : Vos processus métier ont évolué et sont devenus trop complexes pour être modélisés dans Excel.
  • Performances : les performances des feuilles de calcul se sont détériorées au fil du temps et vous vous retrouvez à attendre longtemps que les feuilles de calcul s’ouvrent, s’actualisent ou recalculent.
  • Précision : vos feuilles de calcul ne sont pas intégrées à vos autres sources de données, ce qui entraîne des données obsolètes dans des feuilles de calcul souvent sujettes aux erreurs.
  • Sécurité : vous avez besoin de contrôles de sécurité pour empêcher l’accès non autorisé aux données sensibles et vous avez besoin de pistes d’audit pour suivre qui a changé quoi et quand.
  • Création de rapports : plus de fonctionnalités de création de rapports sont requises que ce que vos rapports de feuille de calcul peuvent fournir. Vous devez être en mesure de découper et de découper les données à des fins d’analyse et de créer des rapports ad hoc, avec ou sans visualisations, à la volée.
  • Collaboration : les feuilles de calcul ne répondent pas aux exigences de votre organisation pour que les équipes financières et autres équipes commerciales puissent facilement collaborer et effectuer une planification d’entreprise.

Comment les solutions logicielles de planification et d’analyse (xP&A) peuvent-elles vous aider ?

Le logiciel xP&A aide les organisations à prendre le contrôle de leurs données et à les transformer en informations exploitables en automatisant le processus de collecte, de modélisation, d’analyse et de création de rapports. Il peut être utilisé à diverses fins, telles que la planification et l’analyse financières, la planification des ventes et du marketing, la planification des opérations, la planification des ressources humaines et la planification de la chaîne d’approvisionnement.

Au cours de la dernière décennie, leurs capacités ont considérablement augmenté. La plupart des logiciels xP&A modernes peuvent désormais tirer parti des technologies de bases de données en mémoire, en colonnes et relationnelles. Ils peuvent utiliser prédictif ; techniques de modélisation statistique et décisionnelle et ils peuvent travailler avec des mégadonnées et des lacs de données pour traiter et analyser de grands ensembles de données.

Cela permet aux entreprises de suivre les progrès, d’optimiser les ressources et de prendre de meilleures décisions, plus rapidement.

Sélection d’une solution logicielle de planification et d’analyse (xP&A)

Le choix d’une solution logicielle xP&A n’est pas simple. Il existe de nombreuses options disponibles, mais tous les logiciels ne sont pas créés égaux et lorsqu’il s’agit de choisir, il y a divers facteurs à prendre en compte tels que :

  • Quels sont vos besoins pour le logiciel ? Si la flexibilité est nécessaire, vous voudrez peut-être choisir une solution logicielle différente que si vous aviez besoin d’un logiciel plus convivial.
  • Quelle est la taille de votre entreprise ? Si vous avez une grande entreprise, vous voudrez peut-être choisir un logiciel plus évolutif.
  • Quel est votre budget pour le logiciel ? Si vous avez un budget limité, vous devrez peut-être sacrifier la fonctionnalité pour le coût.
  • Quelle est la culture de votre entreprise ? Si vous avez une entreprise plus traditionnelle, vous voudrez peut-être choisir un logiciel plus familier à vos employés.

Examinons de plus près certaines des fonctionnalités clés d’IBM Planning Analytics avec Watson, Anaplan et Workday Adaptive Planning. La comparaison sommaire de 7 domaines clés entre les trois technologies est basée sur une vaste expérience dans le domaine de la planification et de l’analyse financières, une connaissance approfondie d’IBM Planning Analytics avec Watson et une compréhension théorique d’Anaplan et de Workday Adaptive.

Plateformes d’infrastructures

Que votre organisation soit prête ou non à adopter le passage au cloud, sur les trois, IBM Planning Analytics with Watson vous couvrira sur tous les fronts. PA peut être fourni sous la forme d’une offre SaaS complète ou d’une installation traditionnelle sur site. De plus, les clients peuvent choisir d’héberger le logiciel sur leur propre cloud tiers (Azure, AWS, etc.). Le logiciel est le même sur toutes les plates-formes et les applications peuvent facilement être migrées entre les plates-formes. Cela signifie que les clients peuvent commencer sur site, puis migrer vers le cloud une fois que l’organisation est prête, sans changer la technologie à laquelle l’entreprise s’est habituée.

Anaplan et Workday Adaptive ont tous deux été créés en tant qu’offres SaaS et seront probablement toujours des technologies cloud natives uniquement.

Données et évolutivité

Il est difficile de dire avec certitude si un outil est plus évolutif qu’un autre sans informations plus précises sur l’environnement dans lequel il sera utilisé.

Dès le départ, IBM Planning Analytics with Watson a été conçu pour la planification d’entreprise et a toujours été difficile à battre en termes d’échelle de données car il gère si bien la rareté. Son puissant moteur de calcul permet à IBM Planning Analytics with Watson de gérer de très gros volumes de données tout en conservant la possibilité d’effectuer des calculs instantanés en mémoire pour des modèles commerciaux complexes. Il est également très flexible car les modèles sont construits sur mesure et les exigences commerciales déterminent la dimensionnalité des cubes (la conception n’est pas limitée par les capacités du moteur).

Le moteur de calcul Classic Hyperblock d’Anaplan n’a pas la meilleure réputation en termes d’échelle de données lorsqu’il s’agit de parcimonie dans l’ensemble de données. Ce moteur nativement dense a été conçu pour bien fonctionner avec des ensembles de données où la plupart des cellules étaient peuplées. Dans un environnement réel, la plupart des ensembles de données ne sont pas comme ça et sont rares, ce qui a présenté des défis pour le moteur Classic. Cela a à son tour eu un impact sur la conception des cubes, ce qui a eu un effet d’entraînement sur la capacité à effectuer des rapports consolidés. Mais ne négligez pas encore Anaplan comme option. Anaplan est en train d’introduire un nouveau moteur de calcul, Anaplan Polaris qui est un moteur nativement clairsemé.

Workday Adaptive Planning a été conçu pour la planification d’entreprise et est alimenté par leur technologie Elastic Hypercube (EHT), un moteur de modélisation en mémoire robuste qui devrait permettre aux grandes organisations de modéliser, de générer des rapports et d’analyser à n’importe quelle échelle et complexité.

La modélisation

Dans une solution de planification à l’échelle de l’entreprise, la modélisation est utilisée pour créer une représentation de l’entreprise qui peut être utilisée pour prendre des décisions et planifier l’avenir. Comme il existe un si vaste éventail d’entreprises et d’industries, ces solutions doivent être flexibles pour pouvoir faire face à une variété de types de situations différents.

L’un des avantages de l’utilisation d’IBM Planning Analytics with Watson est la flexibilité de créer le modèle à partir d’une table rase. Des modèles sur mesure peuvent être créés pour répondre aux besoins spécifiques de l’organisation en fonction d’exigences, de processus et de règles métier uniques.

De plus, grâce au puissant moteur de calcul en mémoire, des modèles commerciaux très complexes peuvent être créés pour une planification à un niveau granulaire.

IBM Planning Analytics with Watson offre la possibilité de suivre une approche de mise en œuvre « Big Bang » ou une approche de mise en œuvre progressive dans laquelle les modèles peuvent être créés un par un, puis mis à l’échelle lorsque l’organisation et les ressources sont prêtes à capturer la planification à un niveau plus granulaire.

Les modèles peuvent être liés, ce qui permet un flux dynamique de données d’un modèle à l’autre et agrège automatiquement les contributions de tous les membres de l’organisation. Par exemple, une organisation de vente au détail peut commencer avec un modèle de compte de résultat et décider ultérieurement d’ajouter un modèle de vente pour effectuer une planification granulaire des revenus en utilisant les volumes de ventes au niveau du produit et du client. Les modifications apportées aux volumes de ventes prévus dans le modèle de vente modifieront non seulement le chiffre d’affaires dans le modèle de vente par client et produit, mais également la valeur du compte de chiffre d’affaires dans le modèle de compte de résultat sera mise à jour. La même organisation peut décider ultérieurement d’ajouter un modèle de demande, afin de planifier plus efficacement la production et l’optimisation.

L’inconvénient de ce niveau de flexibilité est qu’IBM Planning Analytics with Watson n’offre pas la commodité « plug-and-play » qu’offrent les options packagées prédéfinies. Cela peut cependant être atténué si le partenaire de mise en œuvre sélectionné propose des plans fonctionnels, avec des dimensions et des cubes prédéfinis, qui peuvent être utilisés pour obtenir un démarrage et une base solide, sans sacrifier la flexibilité en aval.

Anaplan et Workday Adaptive Planning offrent tous deux une commodité « plug-and-play », mais les modules prédéfinis ont tendance à être moins flexibles car ils sont conçus pour être utilisés par un type d’entreprise spécifique. Ils fournissent un ensemble d’outils qui permettent aux utilisateurs d’adapter leur expérience pour répondre au mieux à leurs besoins. Les modules incluent la possibilité de personnaliser l’interface, d’ajouter ou de supprimer des fonctionnalités et de modifier la manière dont les données sont présentées.

Lorsqu’il s’agit d’imbriquer plusieurs dimensions sur des colonnes ou des lignes, Anaplan se limite à n’imbriquer que trois dimensions, ce qui limitera la granularité disponible dans un module.

Workday Adaptive Planning a une flexibilité assez limitée car le produit a été conçu à l’origine pour la gestion du capital humain, puis étendu pour répondre aux besoins du bureau des finances. Cela fait d’Adaptive un bon choix pour les organisations à forte intensité de main-d’œuvre. Cependant, cela évolue lentement au fil du temps et Adaptive continue d’étendre ses capacités et ses fonctionnalités.

Options de saisie et d’intégration des données

Une bonne plateforme de planification offrira une gamme d’options pour importer et exporter des données afin que vous puissiez choisir la méthode la plus appropriée à vos besoins.

Avec Planning Analytics with Watson, vous pouvez :

  • Capturez manuellement les données directement dans la base de données propriétaire via des vues de cube ou des modèles à l’aide de l’interface Excel ou Web. Ceci est très utile lorsque différents contributeurs à la planification de votre organisation doivent capturer des variables de données en temps réel qui entraînent instantanément des budgets et des prévisions recalculés.
  • Créez plusieurs versions de plan avec la fonctionnalité sandbox, ce qui vous permet de modifier les projections, puis d’examiner l’effet sur différents domaines au sein de l’organisation avant de valider les modifications dans la base de données. Téléchargez manuellement des données qui existent déjà dans des feuilles de calcul directement dans votre modèle Planning Analytics à l’aide de formules d’envoi de base de données.
  • Distribuez automatiquement les données numériques aux cellules à l’aide de la fonctionnalité de répartition intégrée. Par exemple, vous pouvez utiliser la répartition proportionnelle pour répartir le volume des ventes prévu d’un nouveau produit en cours de lancement sur une plage de cellules, en fonction des données d’une période précédente pour un produit similaire.
  • Faites glisser et déposez un fichier texte sur un cube dans IBM Planning Analytics Workspace, ce qui créera automatiquement un processus que vous pouvez utiliser pour télécharger des données à partir de colonnes mappées dans vos fichiers texte vers les dimensions pertinentes du cube.
  • Créez des processus à l’aide de l’outil ETL TurboIntegrator pour automatiser l’importation de données, la gestion des métadonnées et d’autres tâches à partir de sources de données compatibles ODBC, de fichiers plats, de sources multidimensionnelles OLAP, de vues de cube TM1 et de sous-ensembles de dimension TM1.
  • Exportez des données à l’aide de processus TurboIntegrator dans un format pouvant être lu par d’autres systèmes ou transférez-les directement vers un autre système tel qu’un entrepôt de données.
  • Explorez les systèmes sources à l’aide des processus TurboIntegrator pour afficher les données de niveau transactionnel.
  • Déterminez à quelle fréquence et quand ces processus s’exécutent à l’aide de Chores, la fonctionnalité de planification intégrée de PA.
  • Connectez-vous à d’autres systèmes à l’aide de l’API REST.

Toutes ces fonctionnalités sont natives d’IBM Planning Analytics with Watson, sans frais de logiciel ou de licence supplémentaires.

Avec Anaplan, vous pouvez :

  • Importez manuellement des fichiers plats via une interface utilisateur.
  • Utilisez Anaplan Connect sans frais supplémentaires pour importer et exporter des données à partir de fichiers plats et de bases de données relationnelles. Cet outil est flexible, mais il peut être techniquement exigeant et nécessite des connaissances en scripts Batch et/ou Shell et vous devrez utiliser un logiciel de planification pour automatiser les processus.
  • Utilisez CloudWorks sans frais supplémentaires pour importer et exporter des données à partir de plates-formes cloud telles qu’AWS et Azure. Cet outil a une faible barrière technique et permet une efficacité grâce à la planification et à l’automatisation, mais il semble y avoir des limites sur le nombre de processus par locataire et la taille des fichiers individuels.
  • S’intègre à tout type de logiciel, à condition qu’une API soit disponible.
  • Utilisez Anaplan HyperConnect qui agit comme un outil ETL pour les applications sur site et dans le cloud. Cette option aura un coût logiciel supplémentaire sous la forme d’une licence Informatica Cloud ou d’HyperConnect lui-même.
  • Utilisez des connecteurs vers plusieurs plates-formes tierces telles que MuleSoft, SnapLogic, Boomi et One Cloud pour l’intégration, mais cela aura un coût car ce sont des options payantes.

Dans l’ensemble, avec Anaplan, il semble que vous serez en mesure de vous connecter à plusieurs sources de données à l’aide de différents outils, avec ou sans coûts supplémentaires ou compétences en programmation. Pour éviter une dégradation des performances, le moment des transferts de données volumineux et la bande passante allouée aux utilisateurs finaux devront être pris en compte. Les restrictions d’accès ont également un impact sur les performances d’importation des données si vous n’êtes pas l’administrateur de Workspace.

Avec le cadre d’intégration intégré de Workday Adaptive Planning, vous pouvez :

  • Importez des données à partir de feuilles de calcul, avec une limite de 100 colonnes.
  • Importez des données et des métadonnées à partir de différentes sources de données telles que des feuilles de calcul, des bases de données et des systèmes basés sur le cloud ou sur site.
  • Filtrez, nettoyez, mappez et fusionnez les données provenant de différentes sources de données.
  • Configurez les connexions aux sources de données pour Adaptive Planning, les bases de données compatibles JDBC, Microsoft Dynamics GP, NetSuite, les sources de données scriptées, Sage Intacct, Salesforce, Spreadsheet, les groupes de tables, les tables Union, Workday HCM et Financials.
  • Configurez une source de données cloud personnalisée pour vous connecter à un système accessible sur le Web créé en JavaScript à l’aide d’une API, mais un programmeur JavaScript expérimenté est nécessaire.
  • Planifiez des tâches pour importer automatiquement des données.
  • Exportez les données dans un fichier de valeurs séparées par des virgules, exportez une version budgétaire dans NetSuite à l’aide de l’option d’intégration NetSuite (si disponible) ou utilisez le chargeur de cloud personnalisé dans l’intégration pour exporter vers des systèmes externes basés sur le cloud.

L’outil d’intégration intégré et prêt à l’emploi de Workday éliminera probablement le besoin d’outils d’intégration tiers, mais il y a des implications financières pour se connecter à certaines des sources de données. Pour qu’un client importe des données à partir d’un compte NetSuite, il devra acheter l’option d’intégration NetSuite.

Analyse et rapports

Quel est l’intérêt d’importer toutes les données du monde à l’aide de diverses méthodes et de les alimenter dans des modèles commerciaux complexes de budgétisation, de prévision et de planification de scénarios, si cela ne permet pas d’analyser et de rendre compte correctement et facilement des résultats ?

IBM Planning Analytics with Watson est livré avec des outils de présentation faciles à utiliser sous la forme du complément Excel Planning Analytics for Excel et de l’interface Web Planning Analytics Workspace.

Avec le complément Excel, les clients peuvent continuer à travailler dans un environnement Excel qu’ils connaissent déjà tout en se connectant directement à la même source de données pilotée par les mêmes règles commerciales centralisées. Des modèles Excel hautement formatés pour la capture de données et les rapports de gestion peuvent être conçus dans Excel une seule fois, après quoi les paramètres peuvent être modifiés et les données actualisées instantanément pour les rapports. Une autre option consiste à rompre le lien en direct et à créer un instantané des données de votre rapport à un moment donné. Les utilisateurs ont également l’avantage supplémentaire de pouvoir accéder au même modèle Excel qu’une « feuille Web » dans Planning Analytics Workspace.

Dans les deux interfaces, les utilisateurs peuvent créer des rapports ad hoc à la volée et approfondir leurs connaissances. En outre, Workspace fournit une interface de tableau de bord complète basée sur un navigateur qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs visuellement saisissants.

Le complément Excel d’Anaplan peut être utilisé pour accéder aux données des modules Anaplan dans Microsoft Excel, mais il ne semble pas qu’Anaplan prenne en charge les rapports et la visualisation prêts à l’emploi. Anaplan a ce qu’on appelle des « intégrations spécialement conçues » pour des outils tels que Tableau et Power BI, mais cela aura un coût si l’organisation n’est pas déjà autorisée à utiliser l’un ou l’autre de ces outils.

Les rapports Workday Adaptive Planning sont interactifs et permettent aux utilisateurs d’explorer les détails et de faire pivoter les données. Il est également livré avec OfficeConnect, qui connecte les bases de données Adaptive Planning à Microsoft Word, PowerPoint et Excel pour les rapports structurés requis pour les packs de gestion et les réunions du conseil d’administration. Apparemment, il a certaines limites, car les rapports ne sont pas facilement modifiés une fois créés, et la création de rapports peut être un processus lent. Comme PA, il est également livré avec une fonctionnalité de tableau de bord basée sur le Web qui permet à l’utilisateur de créer des tableaux de bord interactifs visuellement saisissants.

Expérience utilisateur final

Il n’y a pas de réponse définitive pour savoir lequel de ces outils est le plus facile à utiliser car cela dépendra des besoins et des préférences spécifiques de l’utilisateur.

La plupart des employés d’un environnement d’entreprise connaissent Excel, et comme les trois outils ont un complément Excel, il devrait être relativement facile pour l’utilisateur final d’adopter l’un ou l’autre. Planning Analytics semble avoir l’avantage ici, car il a un historique de deux décennies de prise en charge d’Excel en tant qu’interface principale et la fonctionnalité est très robuste.

De plus, l’interface utilisateur de Planning Analytics with Watson dans Excel ou Workspace est très facile à utiliser et fournit des fonctionnalités de contribution, d’analyse et de tableau de bord en libre-service. L’aide en ligne est disponible via le support IBM, la communauté IBM ou la documentation IBM, et des cours de formation à votre rythme et dirigés par un instructeur sont disponibles.

Basée sur des critiques en ligne, l’interface d’Anaplan est simple et très facile à utiliser. Le matériel de formation, qui comprend une aide en ligne, des guides téléchargeables, des vidéos et des cours en ligne, est conçu pour aider les clients à apprendre rapidement à utiliser le logiciel. En effectuant des recherches pour cet article, une documentation claire et détaillée pour Anaplan était facilement disponible.

Également basée sur des avis en ligne, Workday Adaptive Planning dispose d’une interface utilisateur intuitive, facile à apprendre et conviviale. Le matériel de formation comprend une assistance et une documentation en ligne, des didacticiels et des cours dispensés par un instructeur.

Licence et coût

En fin de compte, il n’y a pas de réponse simple à la question « laquelle de ces technologies est la plus rentable ? » Cela variera en fonction de plusieurs facteurs, notamment les besoins spécifiques de l’organisation et la taille du déploiement.

IBM Planning Analytics with Watson propose des options de tarification flexibles pour l’utilisateur individuel ou l’ensemble de l’entreprise utilisatrice. Les clients peuvent acheter des licences pour les serveurs et les utilisateurs sur site qui incluent le support et la maintenance pour la première année, après quoi il y aura des frais annuels de support et de maintenance. Alternativement, les clients peuvent souscrire à un abonnement cloud tarifé par utilisateur et par mois.

Anaplan semble avoir différents niveaux de tarification avec des capacités variables et est disponible sous forme d’abonnement annuel. Un client achète initialement un espace de travail d’une taille particulière en mémoire. Plusieurs espaces de travail sont disponibles à l’achat ; cependant, le coût augmente considérablement à mesure que la taille et la complexité du modèle augmentent.

Workday Adaptive Planning fonctionne sur un modèle commercial basé sur un abonnement. La tarification est basée sur le nombre d’utilisateurs et la quantité de données stockées. Les détails des prix pour les petites et moyennes entreprises et les entreprises ne sont fournis que sur demande.

Lorsque vous choisissez entre ces trois solutions, tenez compte du coût total de possession (TCO) qui comprendrait les coûts cachés tels que la formation logicielle, les personnalisations, le matériel (si nécessaire), la maintenance et l’assistance, les logiciels tiers et d’autres services connexes.

Conclusion

En résumé, toute organisation envisageant une solution de planification devrait examiner de près toutes les plateformes et tirer ses propres conclusions quant à ce qui fonctionnerait le mieux dans son environnement, pour ses employés, en fonction de ses besoins.

Comme les faiblesses des outils logiciels ne sont souvent pas apparentes dans les démonstrations rapides que la plupart des clients voient avant d’acheter un produit, il est impératif d’examiner les recherches de tiers comparant les forces et les faiblesses des différents outils. Demandez un POC en utilisant un échantillon de données spécifiques au client lors de l’évaluation de l’outil et donnez aux employés la possibilité de jouer avec. Sinon, inscrivez-vous pour un essai gratuit et explorez les fonctionnalités qu’ils ont à offrir.

Les commentaires et les réactions sont encouragés s’il y a des faits importants qui ont été omis ou inexacts dans cet article sur l’un des outils discutés. Les commentaires de consultants et de responsables de la mise en œuvre expérimentés seraient particulièrement utiles pour que la communauté FP&A puisse améliorer la base de connaissances complète des plates-formes disponibles.

Quelles sont les différences entre Microsoft PowerBI et IBM Planning Analytics ?

De nombreuses entreprises (et bon nombre de nos clients) utilisent Microsoft PowerBI dans le cadre de leur suite Microsoft Office. PowerBI est un excellent outil facile à utiliser, familier aux utilisateurs d’Excel, et il peut se connecter à de nombreuses sources de données. On nous demande souvent comment PowerBI se compare à IBM Planning Analytics . La vérité est qu’il s’agit d’outils différents à des fins différentes, mais il existe des caractéristiques communes. Dans cet article, nous expliquerons en quoi les deux diffèrent, ainsi que certaines des forces et des faiblesses des deux.

Qu’est-ce que PowerBI ?

Power BI est un outil de business intelligence et d’analyse de données développé par Microsoft. Il s’agit d’un service basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de se connecter à diverses sources de données, de créer des tableaux de bord et des rapports interactifs et de partager leurs informations avec d’autres.

Qu’est-ce que IBM Planning Analytics?

IBM Planning Analytics est une solution de gestion et de planification des performances commerciales développée par IBM. Il s’agit d’un service basé sur le cloud et sur site qui permet aux utilisateurs de créer et de gérer des budgets, des prévisions et d’autres modèles de planification. IBM Planning Analytics est un outil puissant utilisé par les entreprises de toutes tailles pour améliorer leurs performances financières.

Quelles sont les caractéristiques communes ?

PowerBI et IBM Planning Analytics offrent des fonctionnalités similaires, notamment :

  • Connectivité des données : PowerBI et IBM Planning Analytics permettent aux utilisateurs de se connecter à diverses sources de données, notamment Excel, SQL Server et Oracle.
  • Tableaux de bord et rapports : PowerBI et IBM Planning Analytics permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de bord et des rapports interactifs.
  • Collaboration : PowerBI et IBM Planning Analytics permettent aux utilisateurs de partager leurs connaissances avec d’autres.

PowerBI excelle par sa facilité d’utilisation, son prix abordable et sa disponibilité de connecteurs de données. Cependant, PowerBI n’est pas une base de données. PowerBI interrogera une base de données, plutôt que de stocker les données. Vous devez toujours avoir une connexion à une base de données pour tout rapport.

Quelles sont les différences ?

Cependant, IBM Planning Analytics diffère vraiment pour un certain nombre de raisons :

  • IBM Planning Analytics offre une variété de fonctions de planification, y compris la budgétisation, la prévision et la modélisation de scénarios, ainsi que des techniques de diffusion de données.
  • Il dispose d’une puissante base de données OLAP en mémoire afin que les données soient calculées à la volée et stockées en mémoire.
  • Il est hautement évolutif.
  • Il dispose d’un système de gestion et de sécurité des utilisateurs robuste, de sorte que vous pouvez restreindre les données aux personnes et aux groupes en cas de besoin.
  • Il dispose de plusieurs types d’utilisateurs différents pour permettre aux individus d’accéder aux tâches d’administration, d’utilisateur ou de lecture seule.

Alors que PowerBI et IBM Planning Analytics sont tous deux de puissants outils de business intelligence et de planification, ils résolvent un problème différent pour les entreprises. Selon la taille de l’entreprise et les exigences, un ou les deux outils peuvent répondre aux besoins de votre entreprise.

Comprendre les différences entre les solutions EPM et BI

BI et EPM, de plus en plus de besoins, mais des confusions toujours présentes

ll y a encore quelques années, EPM et BI constituaient deux univers distincts et séparés par une barrière qui semblait infranchissable. Si une entreprise avait besoin de construire son budget, et en parallèle de restituer ses données de manière interactive et visuelle, il fallait 2 outils, et les faire communiquer entre eux n’était pas chose aisée. Ce temps semble désormais s’éloigner, car une nouvelle tendance émerge : EPM et BI interagissent, se parlent, et se complètent (voire se confondent).

Les solutions EPM et BI sont deux types de logiciels qui sont utilisés dans le domaine de l’analyse des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Bien que ces deux types de logiciels soient souvent confondus, ils ont des fonctions différentes et sont utilisés pour différents types de tâches.

EPM; Entreprise Performance Management, ou comment améliorer la performance de l’entreprise 

L’EPM, ou Enterprise Performance Management, est un type de logiciel qui est utilisé pour gérer les performances financières et opérationnelles d’une entreprise. Les solutions EPM sont conçues pour aider les entreprises à planifier, budgétiser, prévoir, consolider et clôturer les comptes de manière plus efficace et efficiente. Les solutions EPM sont souvent utilisées par les services financiers et comptables des entreprises pour suivre les performances financières, identifier les tendances, gérer les budgets et prévoir les résultats futurs.

En revanche, la BI, ou Business Intelligence, est un type de logiciel qui est utilisé pour analyser et visualiser les données d’une entreprise. Les solutions BI sont conçues pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en fournissant des informations exploitables sur les tendances, les modèles et les performances. Les solutions BI sont souvent utilisées par les équipes de direction et les analystes de données pour créer des tableaux de bord, des rapports et des visualisations qui permettent de mieux comprendre les données.

Alors que les solutions EPM sont principalement axées sur la gestion des performances financières et opérationnelles, les solutions BI sont axées sur l’analyse et la visualisation des données. Les solutions EPM sont souvent utilisées pour des tâches telles que la planification financière, la budgétisation et la prévision, tandis que les solutions BI sont utilisées pour des tâches telles que l’analyse des données clients, l’analyse des ventes et la mesure de la performance des campagnes marketing.

EPM/BI : 2 mondes, 2 usages.

Bien que les solutions EPM et BI aient des fonctions différentes, elles peuvent être utilisées ensemble pour fournir une vue plus complète de la performance d’une entreprise. Par exemple, une entreprise peut utiliser une solution EPM pour gérer les performances financières et opérationnelles, tandis qu’une solution BI peut être utilisée pour analyser les données de vente et de marketing pour comprendre comment les efforts de marketing et de vente affectent la performance financière.

En fin de compte, le choix entre une solution EPM et une solution BI dépend des besoins spécifiques de l’entreprise. Si une entreprise a besoin de gérer ses performances financières et opérationnelles, une solution EPM est probablement la meilleure option, notamment pour tirer pleinement profit des capacités de saisies et de simulation de ces solutions. Si l’entreprise a besoin d’analyser et de visualiser les données pour prendre des décisions éclairées, une solution BI peut être plus appropriée. Cependant, en utilisant les deux types de solutions ensemble, les entreprises peuvent bénéficier d’une vue complète de leurs performances financières et opérationnelles tout en ayant accès à des informations exploitables sur les tendances et les performances.

Le rôle de conseil devient donc de plus en plus nécessaire et déterminant afin de proposer aux entreprises la solution la plus adaptée à des besoins en constante évolution, sur un marché EPM/BI qui évolue également très rapidement.

Un casse-tête de liquidité à la Silicon Valley Bank : comment donner plus de visibilité aux équipes ALM et Risque ?

Bien que les paniques bancaires constituent un risque inhérent au secteur, certaines mesures clés peuvent être prises pour assurer la résilience et la préparation face à une situation comme celle de la Silicon Valley Bank

Alors que la poussière retombe sur l’effondrement de la Silicon Valley Bank (SVB), les départements des finances et de la trésorerie d’autres banques se bousculent pour éviter un sort similaire.

Les pressions pour améliorer la modélisation du bilan, la prévision des flux de trésorerie et les scénarios de test de résistance se sont intensifiées pour les banques du monde entier à la suite de la chute de la SVB. Ces défis vont au-delà de la conformité réglementaire et soulignent la nécessité de consolider tous les types de risques organisationnels dans un modèle centralisé capable d’effectuer une analyse de scénario rapide. Bien que les paniques bancaires (c’est-à-dire lorsque de nombreux déposants retirent des fonds à un rythme rapide) constituent un risque héréditaire au sein du secteur, certaines mesures clés peuvent être prises pour assurer la résilience et la préparation face à une situation comme celle des SVB.

Modèles de risque consolidés à l’échelle de la Banque

Depuis le lendemain de la crise financière de 2008-2009 jusqu’à aujourd’hui, les banques ont mis en place des processus rigoureux pour créer et surveiller les scénarios de tests de résistance à l’échelle de l’entreprise. Chaque modèle est profondément complexe et fournit aux responsables des unités commerciales les informations nécessaires pour mener à bien une opération. Là où les équipes échouent souvent, c’est lorsqu’il s’agit de fournir au leadership une vue consolidée des risques de taux d’intérêt, de crédit et de liquidité. Souvent, ces types de risques sont cloisonnés et ne sont pas présentés dans un format holistique. De telles vues fourniraient aux décideurs les informations nécessaires pour comprendre les implications commerciales de chaque stress et les impacts sur d’autres domaines de l’organisation. 

Cela peut, au premier abord, sembler abstrait, mais nous sommes en passe d’établir une nouvelle norme. Pour y parvenir, les organisations doivent tirer parti de technologies robustes et flexibles. Chez Aexis , nous avons configuré une plate-forme de modélisation commerciale leader sur le marché, IBM Planning Analytics , pour répondre à de nombreux défis/risques modernes auxquels sont confrontées les banques. Les dirigeants bénéficient d’une vue globale de la santé financière de leur entreprise en tirant parti de Planning Analytics pour créer une vue globale des résultats des tests de résistance (souvent cloisonnés). De plus, Planning Analytcs peut superposer en toute transparence des ajustements macroéconomiques aux sorties de modèles stressés pour montrer l’impact de décisions spécifiques sur chaque type de risque.

Cette vue consolidée fournit aux services de trésorerie les données nécessaires pour réagir rapidement aux évolutions du marché. Dans le cas de SVB, l’approche cloisonnée a limité la visibilité des dirigeants sur la relation entre le risque de taux d’intérêt et le risque de liquidité. En utilisant ¨Planning Analytics, les banques peuvent éviter le cloisonnement des rapports et avoir une compréhension plus complète de l’interconnexion des différents risques sur le marché.

Optimiser les capital lifeline

Bien que oui, il n’est pas pratique de gérer plus d’une ligne de souscription ou d’une facilité de crédit (moins pour ceux qui disposent d’un système de gestion de trésorerie de qualité), il est tout à fait catastrophique de se passer de cette importante bouée de sauvetage de capitalisation en cas de besoin. Comme cela a été noté avec SVB, la banque disposait de nombreux actifs liquides de haute qualité, mais elle ne disposait pas d’un moyen efficace de convertir des actifs en espèces sans subir de pertes extrêmes. Pour SVB, cela est principalement dû au manque de capacités de financement de titres.

Les banques bénéficient de plusieurs facilités de titrisation sur lesquelles s’appuyer pour faire face aux obligations de paiement en période de crise, tout en optimisant l’utilisation desdites facilités.

Planning Analytics est un moteur de modélisation puissant avec des capacités d’optimisation intégrées. Cette fonctionnalité s’est avérée utile aux départements de trésorerie pour déterminer les méthodes optimales pour relever les défis de financement et de liquidité, ainsi que pour se conformer aux accords de covenant complexes. En utilisant un outil comme Planning Analytics, les banques peuvent s’appuyer sur des données en temps réel pour prendre des décisions éclairées sur l’endroit où sécuriser le capital tout en réduisant le risque d’une fire sale.

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L’échec de SVB était sans précédent en termes de rapidité avec laquelle les déposants ont retiré de l’argent et la banque s’est effondrée, ce qui est très différent des ruées bancaires du passé.

Les médias sociaux et les comportements psychologiques impulsifs des investisseurs/clients sont des facteurs clés ayant une incidence sur la vitesse à laquelle la situation de SVB s’est aggravée de mal en pis. Grâce à la communication numérique/la banque numérique, les clients ont pu accélérer les retraits à un rythme jamais vu de mémoire récente.

Ce qui s’est passé avec SVB est devenu une leçon précieuse pour les banques quant à la rapidité avec laquelle elles doivent analyser des scénarios défavorables et très défavorables pour se préparer à des périodes de turbulences sans précédent.

La rapidité des changements du marché a rendu les approches traditionnelles de la modélisation obsolètes. Au moment où un département du Trésor a fini de mettre à jour des feuilles de calcul encombrantes, il est souvent trop tard pour avoir un impact en temps réel. Pour cette raison, les banques se tournent vers des technologies comme Planning Analytics pour parcourir rapidement des scénarios personnalisés en quelques minutes, au lieu des heures/jours auxquels la plupart des équipes sont si habituées. Être capable de modéliser de nombreux résultats et de comparer rapidement les résultats est une nécessité essentielle à l’ère numérique. Armé des informations les plus précises, le leadership peut alors identifier les voies optimales de résolution et communiquer ces plans en toute confiance, tant en interne qu’en externe.

Prochaines étapes

Les entreprises se bousculent, une fois de plus, pour résoudre les nouveaux problèmes émergeant de la dernière crise bancaire. Les banques peuvent transformer les trésoriers et les professionnels du risque en champions Business en les dotant de meilleurs outils et d’une meilleure expertise, comme les consultants Planning Analytics et Aexis. Avec des données en temps réel plus optimales à portée de main de la direction, l’atténuation des risques émergents et évolutifs n’est plus réactive, mais proactive.

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